基于Theano的可擴展深度學習框架deepy。

作為新興起的、高度靈活的一種機器學習算法，隨機森林（Random Forest，簡稱RF）擁有廣泛的應用前景，從市場營銷到醫療保健保險，既可以用來做市場營銷模擬的建模，統計客戶來源，保留和流失，...

如果你是數據分析領域的新兵，那么你一定很難抉擇——在進行數據分析時，到底應該使用哪個語言，R還是Python？在網絡上，也經常出現諸如“我想學習機器語言，我應該用哪個編程語言”或者“我想快速解決...

MLTK是各種監督的機器學習算法集合，專為直接訓練模型和深度開發。

之前在百度開放研究社區寫了篇``深度學習文本的表示''， 現在這篇姑且作為其升級篇吧。 因此本文再談deep learning在文本表示學習方面的體會。

從今天開始，堅持每天學習一個機器學習的新知識，加油！ 決策樹學習是應用最廣的歸納推理算法之一，是一種逼近離散值目標函數的方法，在這種方法中學習到的函數被表示為一顆決策樹。

我們在Github上的貢獻者和提交者之中檢查了用Python語言進行機器學習的開源項目，并挑選出最受歡迎和最活躍的項目。”

Deep Learning是機器學習中一個非常接近AI的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，最近研究了機器學習中一些深度學習的相關知識，本文給出一些很有用的資料和心得。

KeystoneML 是一個用 Scala 編寫的軟件框架，來自伯克利大學 AMPLab 實驗室。該項目主要目的是簡化構造大規模、端到端的機器學習管道，基于 Apache Spark 構建。

Expressois是一個基于Python的GUI用于設計、訓練、探索深度學習的框架。它構建在 Caffe 之上，開源用于開發卷積神經網絡常用框架。

針對Quora上的一個老問題：不同分類算法的優勢是什么？Netflix公司工程總監Xavier Amatriain近日給出新的解答，他根據奧卡姆剃刀原理依次推薦了邏輯回歸、SVM、決策樹集成和深...

KNN 算法其實簡單的說就是“物以類聚”，也就是將新的沒有被分類的點分類為周圍的點中大多數屬于的類。它采用測量不同特征值之間的距離方法進行分類，思想很簡單：如果一個樣本的特征空間中最為臨近（歐式...

PCA 算法也叫主成分分析（principal components analysis），主要是用于數據降維的。 為什么要進行數據降維？因為實際情況中我們的訓練數據會存在特征過多或者是特征累贅的問題

K-means算法屬于無監督學習聚類算法，其計算步驟還是挺簡單的，思想也挺容易理解，而且還可以在思想中體會到EM算法的思想。

前面我們在是實現K-means算法的時候，提到了它本身存在的缺陷： 1.可能收斂到局部最小值 2.在大規模數據集上收斂較慢 對于上一篇博文最后說的，當陷入局部最小值的時候，處理...

什么叫做回歸呢？舉個例子，我們現在有一些數據點，然后我們打算用一條直線來對這些點進行擬合（該曲線稱為最佳擬合曲線），這個擬合過程就被稱為回歸。

Petuum 是一個分布式機器學習框架。它致力于提供一個超大型機器學習的通用算法和系統接口。它主要集中在系統上 ＂plumbing work＂和算法加速的優化上面，當簡化分布式 ML 程序實現時...

深度學習資源集合

編程語言只有在實際使用中才能積累實戰經驗，才能真正掌握。從尋找特定文件夾中尋找特定后綴名的文件列表是一個很常用的場景，可以擴展到將找到的（符合條件的）文件列表做重命名、刪除、備份等操作。我們本次...

neon 是 Nervana System 的深度學習軟件。根據Facebook一位研究者的基準測試，Nervana的軟件比業界知名的深度學習工具性能都要高，包括Facebook自己的Torch...